Tudo o que você precisa saber sobre reconhecimento de padrões

Com o advento das tecnologias de big data e ML, uma quantidade grande e sem precedentes de informações tornou-se acessível. Antes dessas tecnologias, tínhamos que calcular ou deduzir os dados de que precisávamos. Provenientes de recursos confiáveis, esses dados certamente mudaram o mundo para melhor. Hoje, podemos obter insights operacionais mais profundos e até resolver alguns dos problemas mais urgentes da humanidade. Com a ajuda de tecnologias de ponta, as empresas podem aumentar a eficiência e obter benefícios de valor agregado inéditos.

Simplificando, hoje temos o conhecimento. Portanto, nosso objetivo mudou de coletar migalhas únicas de informações para analisar os dados que já temos em abundância.

O reconhecimento de padrões simboliza a essência da análise de big data, eliminando os dados valiosos e explorando a substância antes desconhecida. Essa tecnologia oferece uma vantagem competitiva para as empresas. Ele permite que as empresas melhorem continuamente e acompanhem o mercado em evolução. Mas o que é reconhecimento de padrões e como ele pode ajudar a desenvolver o seu negócio?

O que é Identificação de Padrões?

Reconhecimento de padrões é um ramo do ML dedicado ao reconhecimento de uniformidades e padrões em dados. Através da identificação de padrões, podemos reivindicar previsões e prever desvios. Os dados são diferenciados e seccionados de acordo com referências ou semelhanças específicas.

O reconhecimento de padrões estabelece as bases para a resolução de problemas e produção de algoritmos. A generalização nos permite peneirar informações redundantes para resolver o problema.

O reconhecimento de padrões é uma técnica universal. É onipresente. Podemos identificá-lo em segurança cibernética, ML e IA. Na verdade, nós, humanos, sempre fizemos isso. Lembra quando os pais ou professores lhe ensinaram o alfabeto? Eles diziam “A, B, C” e depois de várias repetições, quando diziam “A, B…”, você respondia com “C”. Você reconheceu o padrão. A única diferença hoje é que estamos ensinando os computadores a fazer isso mais rápido.

Em geral, os dados podem vir de todas as formas, incluindo:

• Texto.
• Números.
• Multimídia.
• Sentimentos e outros.

O reconhecimento de padrões pode ajudar a processar quaisquer dados de natureza linear e transformar sequências em conhecimento compreensível e empírico.

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Técnicas de Reconhecimento de Padrões

Os modelos de reconhecimento de padrões podem ser divididos em vários tipos de acordo com o método utilizado para análise e categorização dos dados. Uma tarefa de reconhecimento de padrões pode incorporar um ou vários modelos ao mesmo tempo.

Os modelos de reconhecimento de padrões são os seguintes:

estatístico

Este modelo refere-se à aplicação de técnicas estatísticas para estudar medições de dados para recuperar informações e tomar uma decisão fundamentada. É uma área de pesquisa muito ativa, que tem evoluído nos últimos anos. O modelo estatístico usa ML supervisionado;

Estrutural

Este modelo é útil com problemas complexos de reconhecimento de padrões, como objetos multidimensionais. Um exemplo maravilhoso de aplicação do modelo estrutural é desvendar as intrincadas relações entre as partes do discurso. Ao contrário do primeiro modelo, este faz uso de ML semi-supervisionado;

Correspondência de modelo

Este modelo é o mais simples e primitivo entre os outros. O reconhecimento de padrão de modelo é usado para encontrar as semelhanças entre as duas amostras. Você já usou verificadores de plágio? Sim, esta também é uma correspondência de modelo.

Outros modelos de reconhecimento de padrões incluem um modelo baseado em rede neural, um modelo baseado em fuzzy e um modelo híbrido.

Apresentando o Reconhecimento de Padrões

A maioria dos processos de reconhecimento de padrões em operações de IA faz exatamente o que seu nome indica. No entanto, muitas coisas não estão abaixo da superfície.

Em geral, todos os algoritmos de identificação de padrões consistem em duas partes importantes:

• parte exploratória – quando os algoritmos estão procurando por padrões gerais.
• parte descritiva – quando os algoritmos começam a categorizar os padrões de uma maneira específica.

Combinados, esses dois constituintes ajudam a obter insights que podem ser usados ​​posteriormente na análise de dados. A análise das semelhanças e suas relações revelam fatos que agregam ao entendimento geral da questão em questão.

O reconhecimento de padrões tem sido continuamente aprimorado por muitos anos. Existem muitos métodos que impulsionam o desenvolvimento de vários aplicativos em vários nichos. As principais etapas do reconhecimento de padrões incluem pré-processamento, extração de recursos e classificação.

Portanto, o reconhecimento de padrões é feito da seguinte maneira:

• Os dados são acumulados de suas fontes.
• Os dados são polidos cortando bits excessivos de informação.
• As informações são analisadas para destaques importantes ou componentes padrão.
• Esses componentes são assim reunidos em seções específicas.
• As seções são monitoradas para insights sobre conjuntos.
• Os bits de conhecimento desembaraçados são aplicados à atividade empresarial.

Casos de uso para reconhecimento de padrões

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Análise de dados

A previsão do mercado de ações ajuda as empresas a prever o valor futuro das ações da empresa e outras ferramentas financeiras. Historicamente, a arte de prever o mercado de ações tem sido uma tarefa desafiadora para pesquisadores e analistas.

É do conhecimento comum que esses mercados podem ser voláteis. Portanto, ficar de olho nas tendências futuras usando benchmarks é uma ferramenta inestimável que não pode ser negligenciada. Com o uso de Data Analytics, você pode calcular praticamente qualquer coisa com facilidade. Nesse caso, os traders obtêm uma análise mais profunda e completa de como o mercado está prestes a mudar.

Você nunca pode ter 100% de certeza de mercados em constante evolução. No entanto, os indicadores de tendência recebidos permitem tomar decisões mais razoáveis ​​com base em dados.

Análise de dados e reconhecimento de padrões são frequentemente usados ​​de forma intercambiável neste contexto.

Vamos dar uma olhada em alguns casos bem conhecidos em que a análise de dados e o reconhecimento de padrões estão interligados:

• Pesquisa de audiência – o reconhecimento de padrões é usado para analisar os dados acessíveis do usuário e classificá-los de acordo com os parâmetros escolhidos. O Google Analytics oferece esses parâmetros.
• Previsão do mercado de ações – conforme mencionado acima, é usada para determinar o preço das ações por meio da análise de padrões específicos observados no passado. Você pode ver esse tipo de análise em YardCharts.

Processamento de linguagem natural

O Processamento de Linguagem Natural vem despertando nosso interesse há muito tempo. A PNL é uma área da ciência da computação que se concentra na interação linguística entre o homem e a máquina.

Graças aos avanços no aprendizado de máquina (ML) na última década, vimos grandes melhorias no reconhecimento de fala e na tradução automática. Geradores de linguagem já são bons o suficiente para escrever artigos de notícias decentes, e assistentes virtuais como Siri e Alexa estão se tornando parte de nossas vidas diárias.

Os casos de uso de PNL incluem:

• resumo de texto,
• tradução,
• geração de palavras-chave,
• análise de sentimentos,
• chatbots,
• verificadores de plágio,
• correção de texto.

Na prática, o processo de processamento da linguagem natural começa com a análise léxica, também conhecida como tokenização, que divide o texto em parágrafos, frases e palavras. Depois disso, a análise sintática ou parsing é realizada. A análise analisa uma frase palavra por palavra, para gerar uma explicação estrutural de uma frase, geralmente na forma de uma árvore.

Ele usa regras de gramática livre de contexto para reconhecer a classe gramatical e assim por diante. Isso ajuda a identificar como as palavras se correlacionam. Uma vez que conhecemos a estrutura de uma frase, podemos prosseguir com a definição de seu significado.

Esta é a parte mais complicada porque a PNL pode ser bastante vaga. Uma frase pode ser interpretada de várias maneiras.

A análise semântica fornece uma interpretação independente do contexto, ou simplesmente, um significado sem o conhecimento das outras sentenças.

O resultado é chamado de forma lógica. Neste ponto, ainda pode haver algum nível de incerteza, então nos voltamos para a análise pragmática.

A análise pragmática pode inferir uma melhor interpretação da sentença comparando as sentenças anteriores e posteriores. Também aplica o conhecimento do mundo real.

Por exemplo, uma maçã é uma fruta, os gatos podem ronronar e assim por diante. Por fim, é importante que, por vezes, a análise sintática, a semântica e a pragmática não sejam realizadas de forma sequencial, mas sim simultânea.

Embora a PNL seja uma área relativamente nova, avançamos muito nos últimos anos. Com as inovações de ML e aprendizado profundo, será cativante observar a evolução da maneira como humanos e máquinas se comunicam.

Reconhecimento óptico de caracteres

O reconhecimento óptico de caracteres (também conhecido como OCR) é um desses sistemas que nos permite digitalizar texto impresso, datilografado ou manuscrito e converter o digitalizado em um formato processável por computador.

Uma vez reconhecidos, os documentos podem ser editados, usados ​​ou reutilizados em outros documentos. O processo básico de reconhecimento inclui estudo de texto e tradução de caracteres em código que pode ser usado para processamento de dados. Às vezes, o OCR também é chamado de reconhecimento de texto.

Para tarefas de reconhecimento mais complexas, as pessoas usam sistemas de reconhecimento intelectual, como redes neurais artificiais. Um banco de dados MNIST padrão que consiste em imagens de dígitos manuscritos foi criado para a calibração de sistemas de reconhecimento de texto (wiki) .

Em qualquer caso, a espinha dorsal do OCR é uma síntese de No coração do OCR está o reconhecimento de padrões e os algoritmos comparativos alinhados com os dados de referência.

Entre os casos de uso de OCR conhecidos estão:

• A transcrição de texto é o aplicativo de OCR mais comum. O conteúdo exibido é reconhecido e renderizado no ambiente do computador. Todos nós já usamos o ABBYY Fine Reader pelo menos uma vez.
• O Handwriting Recognition é uma variedade de reconhecimento de texto com uma acentuação mais notável no componente visual. O OCR utiliza uma análise comparativa para renderizar a amostra de manuscrito. Um excelente caso de uso disso é o Google Handwriting Input.
• A classificação de documentos inclui o processamento adicional do documento e presta mais atenção à sua estrutura e formato. Este processo é utilizado para a digitalização dos documentos em papel e também para a reprodução das partes desordenadas da documentação danificada. O software Parascript, por exemplo, ajuda a converter documentos em dados estruturados.

Reconhecimento de padrão de imagem

O Reconhecimento de Imagem é uma tecnologia criada para capturar, analisar, entender e processar imagens do mundo real para convertê-las em informações digitais. Essa área envolve análise inteligente de dados, aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, expansão da base de conhecimento.

Os desenvolvimentos neste campo levaram ao fato de que computadores e smartphones se tornaram capazes de imitar a visão humana. Câmeras avançadas em dispositivos modernos podem tirar fotos de altíssima qualidade e, com a ajuda de um novo software, as informações necessárias são extraídas delas e as imagens são processadas com base nos dados recebidos.

Os algoritmos de reconhecimento envolvem redes neurais de convolução – uma arquitetura especial de redes neurais artificiais, projetada para o reconhecimento efetivo de imagens. Seu princípio de operação consiste em uma alternância de camadas de convolução e subamostragem. No processo de convolução, cada pedaço da imagem é multiplicado pela matriz de convolução em fragmentos, então o resultado é somado e registrado em uma posição semelhante à imagem de saída.

Vamos dar uma olhada nos seguintes casos de uso mais comuns:

• Os recursos de pesquisa visual são a tecnologia que usa capturas de tela, imagens da Internet, etc., como base de pesquisa. Esses recursos são amplamente conhecidos em mercados online e sistemas de pesquisa.
• A detecção facial é uma daquelas tecnologias que polarizam as pessoas. É uma localização automática de um rosto humano em uma imagem ou vídeo e, se necessário, a identificação da personalidade de uma pessoa com base nos bancos de dados disponíveis. O interesse por esses sistemas é muito alto devido à ampla gama de tarefas que eles executam. Podemos identificar essa tecnologia nas mídias sociais ou na aplicação da lei.

Reconhecimento de voz

O reconhecimento de voz é um elemento do processo de processamento de fala. Seu principal objetivo é proporcionar um diálogo conveniente entre o usuário e a máquina. Em sentido amplo, estamos falando de sistemas que realizam decodificação fonêmica de sinais acústicos de fala ao pronunciar mensagens de fala com estilo livre.

No sentido estrito, os sistemas de reconhecimento de voz facilitam a solução de problemas privados, impondo algumas restrições aos requisitos para o reconhecimento da fala com som natural em seu sentido clássico.

Assim, esta tecnologia se estende desde simples dispositivos autônomos e brinquedos infantis capazes de reconhecer ou sintetizar palavras pronunciadas separadamente, números, cidades, nomes, etc., até sistemas supercomplexos de reconhecimento natural de fala e sua síntese para uso, por por exemplo, como assistente de secretária (IBM VoiceType Simply Speaking Gold).

Vamos dar uma olhada mais de perto nos casos de uso de reconhecimento de voz e som:

• Os aplicativos AI Assistants / Personal Assistant usam processamento de linguagem natural e bancos de dados de som para compor e executar a mensagem. Um excelente exemplo aqui é o Google Assistant;
• Diagnóstico de falha de máquina baseado em som – o sistema analisa e reconhece os sinais produzidos pelas máquinas para detectar falhas e oferecer possíveis maneiras de corrigi-las.
• A adição de legendas automáticas inclui identificação de fala para texto e sobreposição de imagem a seguir para apresentar o conteúdo na tela. O recurso de legendagem automática do YouTube é um bom exemplo dessa tecnologia.

Análise de sentimentos

A Análise de Sentimentos é um processo de identificação e categorização computacional de opiniões de um texto. É também um processo para determinar se a atitude do escritor em relação ao tópico é positiva, negativa ou neutra. A análise de sentimentos é uma das variedades mais elaboradas de reconhecimento de padrões.

As empresas podem implementar a análise de sentimento para obter insights e comentários valiosos dos clientes. Nesse caso, o ML não supervisionado ajuda a análise de sentimento a realizar a identificação.

Esse tipo de reconhecimento de padrão geralmente é baseado em fontes confiáveis, como dicionários, e também pode usar bancos de dados mais personalizados, se necessário.

Os casos de uso para análise de sentimento são os seguintes:

• Pesquisa de público, otimização de conteúdo – esses subtipos de análise de sentimento são usados ​​para pesquisar seu público-alvo, incluindo hábitos, atitudes e assim por diante. Eles também ajudam as empresas a otimizar seu conteúdo. Os serviços da plataforma Einstein da Salesforce são exemplos clássicos de análise de sentimentos.
• Suporte ao Serviço – processos desenhados para garantir a eficiência operacional do serviço. Assistentes de IA como Alexa e Siri usam esse tipo de análise de sentimento;
• Prescrição/Recomendação – criada para prognosticar a área de interesse do potencial cliente. A previsão também pode ser baseada no histórico de pesquisa e nas consultas. Todos nós já vimos 'você também pode gostar' em várias plataformas.

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Para concluir

O Reconhecimento de Padrões é um campo fascinante e em rápida evolução, que sustenta desenvolvimentos em áreas como visão computacional, processamento de texto e documentos e outras redes. Com sua ajuda, a análise de dados alcançará mais progresso e todos nós podemos tirar proveito de suas aplicações em áreas emergentes. Como você pode ver em nosso artigo, o reconhecimento de padrões é uma tecnologia multifacetada, portanto, vale a pena implementá-la em seu negócio se você deseja colher prêmios.